Diplomado en TinyML: Cuantización, Pruning y Compilación On-Device

2. 2 Introducción a la Optimización TinyML: Conceptos Clave
3. 2 Cuantización en TinyML: Reducción de Tamaño y Memoria
4. 3 Tipos de Cuantización: Entera, de Rango Dinámico y Simétrica
5. 4 Pruning en TinyML: Eliminación de Pesos Irrelevantes
6. 5 Técnicas de Pruning: L2, L2, y Pruning Estructurado
7. 6 Compilación On-Device: Adaptación para Hardware Limitado
8. 7 Frameworks de Optimización: TensorFlow Lite, PyTorch Mobile
9. 8 Evaluación del Rendimiento: Precisión, Latencia y Tamaño del Modelo
20. 9 Casos de Estudio: Optimización de Modelos para Diferentes Dispositivos
22. 20 Despliegue de Modelos Optimizados: Consideraciones Prácticas

3.3 Fundamentos de Cuantización en TinyML: Tipos y Técnicas
3.2 Pruning en TinyML: Estrategias de Reducción de Complejidad
3.3 Compilación On-Device: Herramientas y Flujos de Trabajo
3.4 Impacto de Cuantización en la Precisión del Modelo
3.5 Estrategias Avanzadas de Pruning para la Optimización
3.6 Integración de la Compilación On-Device en el Flujo de Desarrollo
3.7 Evaluación del Rendimiento: Métricas Clave en TinyML
3.8 Optimización de Modelos para Dispositivos Limitados
3.9 Despliegue de Modelos Cuantizados y Podados
3.30 Estudio de Caso: Análisis Comparativo de Técnicas

4.4 Introducción a la Cuantización, Pruning y Compilación On-Device en TinyML
4.2 Estrategias Avanzadas de Cuantización para TinyML
4.3 Técnicas de Pruning para la Reducción de Modelos TinyML
4.4 Compilación On-Device: Optimización para Diferentes Hardware
4.5 Implementación de Cuantización con Frameworks Populares
4.6 Implementación de Pruning con Frameworks Populares
4.7 Flujos de Trabajo de Compilación On-Device Avanzados
4.8 Evaluación y Análisis de Rendimiento: Métricas Clave
4.9 Despliegue en Dispositivos de Bajas Recursos
4.40 Estudios de Caso: Implementaciones TinyML Avanzadas

5.5 Introducción a TinyML: Conceptos básicos y aplicaciones.
5.5 Fundamentos de Cuantización: Tipos y beneficios.
5.3 Fundamentos de Pruning: Técnicas y selección.
5.4 Fundamentos de la Compilación On-Device: Herramientas y flujos de trabajo.
5.5 Introducción a los datasets y herramientas de optimización.

5.5 Técnicas avanzadas de Cuantización: métodos adaptativos.
5.5 Estrategias de Pruning: Pruning Estructurado vs. No Estructurado.
5.3 Compilación On-Device: Optimización del rendimiento en dispositivos específicos.
5.4 Despliegue eficiente: Consideraciones de memoria y energía.
5.5 Herramientas y plataformas de despliegue TinyML.

3.5 Selección de modelos TinyML para optimización.
3.5 Ajuste fino de Cuantización y Pruning.
3.3 Evaluación de métricas de rendimiento.
3.4 Diseño de experimentos para optimización.
3.5 Estudio de casos de optimización en diferentes escenarios.

4.5 Implementación práctica de Cuantización: bibliotecas y frameworks.
4.5 Implementación práctica de Pruning: selección de criterios.
4.3 Implementación práctica de Compilación On-Device: ejemplos de código.
4.4 Debugging y resolución de problemas en la implementación.
4.5 Desarrollo de un proyecto TinyML completo.

5.5 Arquitecturas de redes neuronales para alto rendimiento.
5.5 Estrategias avanzadas de Cuantización: técnicas mixtas.
5.3 Pruning dinámico y adaptativo.
5.4 Optimización de la compilación para hardware específico.
5.5 Evaluación de métricas avanzadas de rendimiento.
5.6 Estudio de casos de alto rendimiento.

6.5 Selección de modelos y arquitecturas optimizadas.
6.5 Diseño de pipelines de optimización y despliegue.
6.3 Estrategias de despliegue para dispositivos con recursos limitados.
6.4 Análisis de costos y beneficios.
6.5 Estudio de casos de optimización y despliegue.

7.5 Limitaciones de los dispositivos: memoria, energía y computación.
7.5 Optimización de modelos para dispositivos con recursos limitados.
7.3 Selección y adaptación de arquitecturas.
7.4 Técnicas avanzadas de Cuantización y Pruning para dispositivos.
7.5 Despliegue y evaluación en dispositivos reales.

8.5 Selección de herramientas de compilación.
8.5 Compilación para diferentes arquitecturas de hardware.
8.3 Optimización de la compilación para rendimiento y eficiencia.
8.4 Compilación de modelos con Cuantización y Pruning.
8.5 Evaluación del rendimiento del modelo compilado.

6.6 Introducción a la Cuantización, Pruning y Compilación On-Device en TinyML

6.2 Estrategias de Cuantización para Modelos TinyML

6.3 Técnicas de Pruning para la Reducción de Modelos

6.4 Compilación On-Device: Adaptando Modelos para Hardware Limitado

6.5 Herramientas y Frameworks para Optimización TinyML

6.6 Despliegue y Evaluación de Modelos Optimizados en Dispositivos Reales

6.7 Consideraciones Avanzadas en Cuantización y Pruning

6.8 Optimización del Rendimiento y la Eficiencia Energética

6.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas de TinyML Optimizado

6.60 Tendencias Futuras y Avances en TinyML Optimizado

7.7 Introducción a TinyML y sus desafíos
7.2 Fundamentos de la cuantización
7.3 Introducción al pruning y su impacto
7.4 Compilación On-Device: Conceptos básicos
7.7 Flujos de trabajo de TinyML
7.6 Herramientas y frameworks
7.7 Ejemplos prácticos con datasets básicos

2.7 Estrategias de optimización para modelos TinyML
2.2 Cuantización post-entrenamiento y entrenamiento-aware
2.3 Técnicas de pruning: importancia y selección
2.4 Compilación On-Device: arquitectura y compatibilidad
2.7 Despliegue eficiente: consideraciones de hardware
2.6 Monitorización y evaluación del rendimiento
2.7 Estudios de caso y ejemplos de implementación

3.7 Cuantización: tipos y niveles de precisión
3.2 Pruning: métricas y técnicas de selección
3.3 Ajuste fino y recalibración post-pruning
3.4 Optimización para diferentes arquitecturas de hardware
3.7 Herramientas de perfilado y análisis de rendimiento
3.6 Pruebas y validación de modelos optimizados
3.7 Casos de uso y aplicaciones específicas

4.7 Implementación de cuantización en diferentes frameworks
4.2 Pruning basado en la importancia de los pesos
4.3 Estrategias de compilación On-Device avanzadas
4.4 Integración con bibliotecas de inferencia optimizadas
4.7 Diseño de pipelines de inferencia eficientes
4.6 Despliegue en dispositivos embebidos específicos
4.7 Resolución de problemas y debugging

7.7 Estrategias de optimización avanzadas para alto rendimiento
7.2 Cuantización: técnicas de baja precisión y mixta
7.3 Pruning: métodos iterativos y dinámicos
7.4 Compilación On-Device: optimizaciones específicas
7.7 Hardware especializado para TinyML
7.6 Análisis de rendimiento detallado y benchmarking
7.7 Diseño de sistemas TinyML de alto rendimiento

6.7 Selección de técnicas de optimización
6.2 Cuantización: estudio de casos y aplicaciones
6.3 Pruning: impacto en la eficiencia y precisión
6.4 Compilación On-Device: estrategias de despliegue
6.7 Optimización de modelos para diferentes plataformas
6.6 Pruebas A/B y análisis de rendimiento
6.7 Mejores prácticas y tendencias del mercado

7.7 Limitaciones de los dispositivos embebidos
7.2 Optimización para restricciones de memoria y energía
7.3 Cuantización para dispositivos de baja potencia
7.4 Pruning para modelos de tamaño reducido
7.7 Compilación On-Device: compatibilidad y rendimiento
7.6 Despliegue y evaluación en hardware limitado
7.7 Diseño de soluciones TinyML eficientes y robustas

8.7 Introducción a la compilación de modelos
8.2 Herramientas y frameworks de compilación
8.3 Optimización del código para eficiencia
8.4 Integración de la cuantización en el proceso de compilación
8.7 Técnicas de pruning durante la compilación
8.6 Evaluación del rendimiento y comparación de modelos compilados
8.7 Estudio de casos y ejemplos de implementación